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Yamoussoukro based fullstack ;) Chercheur, Conférencier, Animateur Culturel, R user.

Twitter: [@ehoumanevans](https://twitter.com/ehoumanevans)

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On s’ammuse un peu

Notre environnement de travail

## R version 4.1.1 (2021-08-10)
## Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
## Running under: macOS High Sierra 10.13.6
## 
## Matrix products: default
## BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1/Resources/lib/libRblas.0.dylib
## LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1/Resources/lib/libRlapack.dylib
## 
## locale:
## [1] en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8/C/en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] revealjs_0.9    digest_0.6.29   R6_2.5.1        jsonlite_1.7.2 
##  [5] magrittr_2.0.1  evaluate_0.14   stringi_1.7.5   rlang_0.4.12   
##  [9] jquerylib_0.1.4 bslib_0.3.1     rmarkdown_2.11  tools_4.1.1    
## [13] stringr_1.4.0   xfun_0.28       yaml_2.2.1      fastmap_1.1.0  
## [17] compiler_4.1.1  htmltools_0.5.2 knitr_1.36      sass_0.4.0

Introduction

Recherche reproductible : Les auteurs fournissent les données et le code nécessaire pour rejouer les analyses et recréer les résultats numériques.

Replication : Une étude arrive aux même résultats scientifiques en collectant de nouvelles données (éventuellement avec des méthodes différentes) et en réalisant une nouvelle analyse.

Attention, d’autres auteurs et institutions inversent ces définitons, les utilisent de manière indifférenciée ou rajoute le concept de répétabilité.

Barba, L. A. (2018). Terminologies for reproducible research. arXiv preprint arXiv:1802.03311.

Idée maitresse

• Avoir un plan pour organiser, stocker et rendre les données disponibles ;
• Transparence dans la production des résultats (LancetGate) ;
• Revenir plustard et facilement réaliser ses analyses ;

Have a plan to organise, store, & make your files available

L’origine de l’analyse reproductible

Resultats : Figure ou analyse

Resultats + Données

Résultats + Données + Meta Données

Résultats + Données + Code

Resultats + Données + Meta Data + Code

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

## Rows: 14
## Columns: 26
## $ plot_ID              <chr> "BESSO-CF_Parcelle 1_2004", "BESSO-CF_Parcelle 2_…
## $ entity               <chr> "Inprobois", "Inprobois", "Inprobois", "Inprobois…
## $ code_forest          <chr> "BESSO-CF", "BESSO-CF", "BESSO-CF", "BESSO-CF", "…
## $ interview_date       <dttm> 2021-10-20, 2021-10-20, 2021-10-20, 2021-10-20, …
## $ company              <chr> "Inprobois", "Inprobois", "Inprobois", "Inprobois…
## $ status_forest        <chr> "Forêt classée", "Forêt classée", "Forêt classée"…
## $ name_forest          <chr> "BESSO", "BESSO", "BESSO", "BESSO", "BESSO", "BES…
## $ town                 <chr> "Adzopé", "Adzopé", "Adzopé", "Adzopé", "Adzopé",…
## $ village              <chr> "Yakassé-Attobrou", "Yakassé-Attobrou", "Yakassé-…
## $ name_plot            <chr> "Parcelle 1", "Parcelle 2", "Parcelle 3", "Parcel…
## $ years_install        <chr> "2004", "2005", "2004", "2004", "2005", "2008", "…
## $ age                  <dbl> 17, 16, 17, 17, 16, 13, 15, 15, 12, 12, 12, 22, 2…
## $ area                 <dbl> 5.00, 20.00, 5.45, 4.83, 5.44, 5.16, 18.00, 6.84,…
## $ species_1            <chr> "KOTO", "TIAMA", "KOTO", "BETE", "TIAMA", "TECK",…
## $ species_2            <chr> "BETE", "FROMAGER", "KAPOKIER", "FROMAGER", "FROM…
## $ species_3            <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "MELINA", NA, NA,…
## $ species_4            <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "TIAMA", NA, NA, …
## $ species_5            <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "AKO"…
## $ species_6            <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "ILOM…
## $ species_7            <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "AZOD…
## $ no_species           <chr> "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "4", "2",…
## $ association          <chr> "KOTO_ BETE", "TIAMA_ FROMAGER", "KOTO_ KAPOKIER"…
## $ system_culture       <chr> "line/line", "line/line", "line/line", "line/line…
## $ spacing_species_line <chr> "5/10", "5/10", "5/10", "5/10", "5/10", "3/3", "1…
## $ ratio_species        <chr> "50/50", "50/50", "50/50", "50/50", "50/50", "50/…
## $ density_stem_ha      <chr> "200", "200", "200", "200", "200", "1100", "200",…

Resultats + Données + Meta Data + Code

Le problème

le Bon projet R

Manage a RStudio Project Folder

Made by saven85

Mise en place manuelle

Mise en place automatique

Petite idée …

Markdown est un langage de balisage léger créé en 2004 par John Gruber avec l’aide d’Aaron Swartz. Il a été créé dans le but d’offrir une syntaxe facile à lire et à écrire.

R Markdown offre une syntaxe simplifiée pour mettre en forme des documents contenant à la fois du texte, des instructions R et le résultat fourni par R lors de l’évaluation de ces instructions. En ce sens, il s’agit d’un outil permettant de produire des rapports d’analyse détaillés et commentés, plutôt que de simples scripts R incluant quelques commentaires.

Rapport sans analyse

• Une étude sur la mise en place d’une clé dichotomique à partie d’un jeu de données d’inventaires floristique réalisée dans la forêt classée de la Téné (Oumé, Côte d’Ivoire).

• Evaluation FTA sur les plantations en mélagne.

Jeu de données de HepatitisCdata.csv

la moyenne d’âge varie d’une catégorie à une autre ?

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  HepatitisCdata$ALP
## W = 0.76867, p-value < 2.2e-16

Nous pouvons à présent procéder à la comparaison des groupes.

Nous sommes partie de l’hypothèse H0 que la valeur en albumine est la même dans les deux catégorie (M, F). Puisque 1.417082310^{-7} <0.05, nous rejetons l’hypothèse H0 pour accepter l’hypothèse alternative. Conclusion, la valeur médiane d’albumine de l’homme est significativement différente à celle de la femme.

Il est possible d’afficher des valeur spécifiques dans le texte

La valeur moyenne chez la femme est de 40.5592437 et chez l’homme ?

Que dire de la variable Categorie et le taux d’ALB

## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  ALB by Category
## Kruskal-Wallis chi-squared = 70.072, df = 4, p-value = 2.192e-14

Nous pouvons donc procéder à une post-hoc de 1001 manières après avoir déterminer la médiane dans de chaque catégorie.

Tests post-hoc

## [1] "1=Hepatitis"            "0=Blood Donor"          "2=Fibrosis"            
## [4] "3=Cirrhosis"            "0s=suspect Blood Donor"

## ## FSA v0.9.1. See citation('FSA') if used in publication.
## ## Run fishR() for related website and fishR('IFAR') for related book.

##                                Comparison          Z      P.unadj        P.adj
## 1  0=Blood Donor - 0s=suspect Blood Donor  3.5219561 4.283750e-04 8.567501e-04
## 2             0=Blood Donor - 1=Hepatitis -1.8540331 6.373442e-02 9.104917e-02
## 3    0s=suspect Blood Donor - 1=Hepatitis -4.0198279 5.824067e-05 1.456017e-04
## 4              0=Blood Donor - 2=Fibrosis  0.5346925 5.928625e-01 6.587361e-01
## 5     0s=suspect Blood Donor - 2=Fibrosis -2.7975049 5.149898e-03 8.583164e-03
## 6                1=Hepatitis - 2=Fibrosis  1.6928492 9.048417e-02 1.131052e-01
## 7             0=Blood Donor - 3=Cirrhosis  7.3294542 2.310919e-13 2.310919e-12
## 8    0s=suspect Blood Donor - 3=Cirrhosis  0.1370035 8.910280e-01 8.910280e-01
## 9               1=Hepatitis - 3=Cirrhosis  6.4665675 1.002541e-10 5.012703e-10
## 10               2=Fibrosis - 3=Cirrhosis  4.4623858 8.105213e-06 2.701738e-05

##                Group Letter MonoLetter
## 1         BloodDonor      a         a 
## 2 ssuspectBloodDonor      b          b
## 3         1Hepatitis      a         a 
## 4          2Fibrosis      a         a 
## 5         3Cirrhosis      b          b

Autres méthodes

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot compute
## exact p-value with ties

## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  HepatitisCdata$ALB and HepatitisCdata$Category 
## 
##                        1=Hepatitis 0=Blood Donor 2=Fibrosis 3=Cirrhosis
## 0=Blood Donor          0.1637      -             -          -          
## 2=Fibrosis             0.1637      0.5702        -          -          
## 3=Cirrhosis            9.8e-08     1.2e-12       5.1e-06    -          
## 0s=suspect Blood Donor 0.0158      0.0048        0.0241     0.0369     
## 
## P value adjustment method: holm

## Dunn (1964) Kruskal-Wallis multiple comparison

##   p-values adjusted with the Holm method.

##                                Comparison          Z      P.unadj        P.adj
## 1  0=Blood Donor - 0s=suspect Blood Donor  3.5219561 4.283750e-04 2.570250e-03
## 2             0=Blood Donor - 1=Hepatitis -1.8540331 6.373442e-02 2.549377e-01
## 3    0s=suspect Blood Donor - 1=Hepatitis -4.0198279 5.824067e-05 4.076847e-04
## 4              0=Blood Donor - 2=Fibrosis  0.5346925 5.928625e-01 1.000000e+00
## 5     0s=suspect Blood Donor - 2=Fibrosis -2.7975049 5.149898e-03 2.574949e-02
## 6                1=Hepatitis - 2=Fibrosis  1.6928492 9.048417e-02 2.714525e-01
## 7             0=Blood Donor - 3=Cirrhosis  7.3294542 2.310919e-13 2.310919e-12
## 8    0s=suspect Blood Donor - 3=Cirrhosis  0.1370035 8.910280e-01 8.910280e-01
## 9               1=Hepatitis - 3=Cirrhosis  6.4665675 1.002541e-10 9.022865e-10
## 10               2=Fibrosis - 3=Cirrhosis  4.4623858 8.105213e-06 6.484170e-05

## PMCMR is superseded by PMCMRplus and will be no longer maintained. You may wish to install PMCMRplus instead.

## Warning in kwAllPairsNemenyiTest.default(x = HepatitisCdata$ALB, g =
## HepatitisCdata$Category, : Ties are present, p-values are not corrected.

## 
##  Pairwise comparisons using Tukey-Kramer-Nemenyi all-pairs test with Tukey-Dist approximation

## data: HepatitisCdata$ALB and HepatitisCdata$Category

##                        1=Hepatitis 0=Blood Donor 2=Fibrosis 3=Cirrhosis
## 0=Blood Donor          0.34256     -             -          -          
## 2=Fibrosis             0.43838     0.98377       -          -          
## 3=Cirrhosis            1.0e-09     2.4e-12       7.9e-05    -          
## 0s=suspect Blood Donor 0.00056     0.00392       0.04118    0.99992

## 
## P value adjustment method: single-step

## alternative hypothesis: two.sided

## Warning: package 'pgirmess' was built under R version 4.1.2

## Warning: multiple methods tables found for 'direction'

## Warning: multiple methods tables found for 'gridDistance'

## Multiple comparison test after Kruskal-Wallis 
## p.value: 0.05 
## Comparisons
##                                        obs.dif critical.dif difference
## 1=Hepatitis-0=Blood Donor             68.62555    103.90516      FALSE
## 1=Hepatitis-2=Fibrosis                89.72619    148.78863      FALSE
## 1=Hepatitis-3=Cirrhosis              316.53161    137.40802       TRUE
## 1=Hepatitis-0s=suspect Blood Donor   306.29762    213.89713       TRUE
## 0=Blood Donor-2=Fibrosis              21.10064    110.77975      FALSE
## 0=Blood Donor-3=Cirrhosis            247.90606     94.94767       TRUE
## 0=Blood Donor-0s=suspect Blood Donor 237.67207    189.43622       TRUE
## 2=Fibrosis-3=Cirrhosis               226.80542    142.67738       TRUE
## 2=Fibrosis-0s=suspect Blood Donor    216.57143    217.31970      FALSE
## 3=Cirrhosis-0s=suspect Blood Donor    10.23399    209.69206      FALSE

Jeu de données Chernobyl NPP Accident

Description d’un jeu de données d’une analyse d’échantillon de sol prélévé à Chernobyle

Explorer le jeu de données

## Rows: 33
## Columns: 32
## $ N                                         <chr> "G017603", "G017601", "G0176…
## $ Site                                      <chr> "Inner sampling area", "Inne…
## $ GP_Point                                  <chr> "801", "802", "803", "804", …
## $ Latitude                                  <chr> "51.380494", "51.379942", "5…
## $ Longitude                                 <chr> "30.024562", "30.025445", "3…
## $ Date_Soil_sampled                         <chr> "May_June_2014", "May_June_2…
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_1  <chr> "4.66", "6.48", "6.53", "5.3…
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_2  <chr> "4.85", "6.52", "6.48", "4.7…
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_3  <chr> "4.68", "6.65", "6.38", "4.9…
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_4  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_5  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_6  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_7  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_8  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_9  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_10 <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Dry_mass_of_soil_in_grams                 <chr> "10", "10.05", "10", "10.01"…
## $ Cs.137_Soil_Bq_per_sample_DM              <chr> "7.75E+01", "5.76E+02", "2.3…
## $ error_Cs.137_Bq_per_Sample_DM_P.0.95      <chr> "1.02E+01", "7.62E+01", "3.1…
## $ Am.241_Soil_Bq_per_sample_DM              <chr> "n/a", "n/a", "8.01E+00", "2…
## $ error_Am.241_Bq_per_Sample_DM_P.0.95      <chr> "n/a", "n/a", "3.10E+00", "7…
## $ Sr.90_Soil_Bq_per_sample_DM               <chr> "4.91E+01", "3.32E+02", "1.3…
## $ error_Sr.90_Bq_per_Sample_DM_P.0.95       <chr> "1.04E+01", "7.05E+01", "2.9…
## $ Pu.239_240_Soil_Bq_per_sample_DM          <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ error_Pu.239_240_Bq_per_Sample_DM_P.0.95  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Pu.238_Soil_Bq_per_sample_DM              <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ error_Pu.238_Bq_per_Sample_DM_P.0.95      <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Cs.137_Soil_Bq_kg_DM                      <dbl> 7750, 57300, 23800, 51900, 2…
## $ Sr.90_Soil_Bq_kg_DM                       <dbl> 4910, 33100, 13700, 13400, 6…
## $ Am.241_Soil_Bq_kg_DM                      <chr> "n/a", "n/a", "8.01E+02", "2…
## $ Pu.239_240_Soil_Bq_kg_DM                  <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …
## $ Pu.238_Soil_Bq_kg_DM                      <chr> "n/a", "n/a", "n/a", "n/a", …

Comparer des paramètres selon le site

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Chernobyl_npp_soil$Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_1
## W = 0.89552, p-value = 0.009

## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_1 by Site
## Kruskal-Wallis chi-squared = 5.8276, df = 1, p-value = 0.01578

As the p-value is less than the significance level 0.05, we can conclude that there are significant differences between the treatment groups.

L’analyse peut se poursuivre avec un test post-hoc

## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum exact test 
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## data:  Chernobyl_npp_soil$Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_1 and Chernobyl_npp_soil$Site 
## 
##           Inner sampling area
## Pine tree 0.0098             
## 
## P value adjustment method: holm

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##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum exact test 
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## data:  Chernobyl_npp_soil$Dose_rate_microSv_per_hour_measurement_1 and Chernobyl_npp_soil$Site 
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##           Inner sampling area
## Pine tree 0.0098             
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## P value adjustment method: holm

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